> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://fuxi-up-research.gitbook.io/open-project/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://fuxi-up-research.gitbook.io/open-project/engineering_topics/user_relationship_graph_visualization_system.md).

# 用户关系图谱可视化系统Demo制作

## 课题背景

随着互联网技术的发展，对于用户行为的建模也成为一个有趣而新颖的研究课题，它能够帮助我们更好的理解用户行为模式，辅助我们做出各种决策。

例如，在现实世界里，我们可以：

* 打车服务中，利用生活和工作环境预测用户的常去地点
* 交通管理中，通过彼此关联的路段之间的连接关系预测交通流量，
* 资源调度中，通过社区住户的邻居关系预测用户的水电用量

类似地，在游戏的虚拟世界中，用户也会有游戏时间偏好、游戏玩法偏好等特性，我们也希望能够准确地预测用户的行为模式（例如在线时段、在线时长）， 这对于分析用户的游戏模式、生命周期以及生命周期价值等方面具有十分重要的意义。

而在很多游戏里（特别是MMORPG类游戏），玩家之间也会建立多种社交网络关系（例如好友、聊天、交易、组队等），用户会呈现出游戏社交偏好的特性， 并且这些社交关系也是维持用户对于这类游戏粘性的重要因素。

本课题希望基于玩家之间的多种社交网络关系（例如好友、聊天、交易、组队等），搭建一个统一的、易用的可视化平台， 帮助我们发现一些隐藏在游戏用户行为数据背后有价值的规律，例如，是否可以通过游戏用户的社交网络关系提高对用户在线时段、在线时长的预测效果。

## 功能描述

设计开发一个统一的、易用的可视化平台Demo，该系统需满足下述几个功能：

1. 能够对用户的各种社交关系有一个可视化的展示
2. 可以选择性地观察单种关系（例如好友关系），也可以组合观察多种关系（例如社交关系与组队关系）对于用户行为（例如在线时长）的影响
3. 其他更多功能

## 问题挑战

1. 用户行为的影响因素很多，具有比较大的随机性和波动性
2. 用户的社交关系会随着时间推移而不断的动态变化
3. 如何融合多种关系给出一个统一的使用接口（例如可以选择性地观察社交关系、组队关系对于在线时长的影响）

## Demo评审

Demo评审有以下几个指标：

1. 功能完整性，完成功能描述所列举的功能
2. 功能创新性，创造性设计功能描述中列举的功能，或者设计了其他创造性的功能
3. 技术新颖性，所用技术新颖
4. 技术难度，开发功能和使用技术具有一定的难度

## 联系人

有任何问题，请联系 <dengqilin@corp.netease.com>, <xuyuhong@corp.netease.com>
